Fugu-MT 論文翻訳(概要): A robust deep learning-based damage identification approach for SHM considering missing data

論文の概要: A robust deep learning-based damage identification approach for SHM considering missing data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00040v1
Date: Fri, 31 Mar 2023 18:00:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 20:08:06.153873
Title: A robust deep learning-based damage identification approach for SHM considering missing data
Title（参考訳）: 欠落データを考慮したSHMの堅牢な深層学習に基づく損傷識別手法
Authors: Fan Deng, Xiaoming Tao, Pengxiang Wei, Shiyin Wei
Abstract要約: 欠落したデータは構造的健康モニタリング法の伝導に大きな影響を及ぼす。本稿では,欠落したデータ事例を考慮に入れたロバストな損傷識別手法を提案する。その結果、欠落したデータ計算と損傷識別を併用できることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.46223206282221
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Data-driven method for Structural Health Monitoring (SHM), that mine the hidden structural performance from the correlations among monitored time series data, has received widely concerns recently. However, missing data significantly impacts the conduction of this method. Missing data is a frequently encountered issue in time series data in SHM and many other real-world applications, that harms to the standardized data mining and downstream tasks, such as condition assessment. Imputation approaches based on spatiotemporal relations among monitoring data are developed to handle this issue, however, no additional information is added during imputation. This paper thus develops a robust method for damage identification that considers the missing data occasions, based on long-short term memory (LSTM) model and dropout mechanism in the autoencoder (AE) framework. Inputs channels are randomly dropped to simulate the missing data in training, and reconstruction errors are used as the loss function and the damage indicator. Quasi-static response (cable tension) of a cable-stayed bridge released in 1st IPC-SHM is employed to verify this proposed method, and results show that the missing data imputation and damage identification can be implemented together in a unified way.
Abstract（参考訳）: データ駆動型構造ヘルスモニタリング(shm, data-driven method for structural health monitoring)は、監視された時系列データ間の相関から、隠れた構造的パフォーマンスをマイニングする。しかし、データの欠如は、この方法の伝導に大きな影響を与える。ミスデータはSHMや他の実世界の多くのアプリケーションで時系列データで頻繁に発生する問題であり、標準化されたデータマイニングや条件アセスメントなどの下流タスクに害を与える。モニタリングデータ間の時空間関係に基づく計算手法を開発し,この問題に対処するが,計算中に追加情報を追加することはない。そこで本研究では,長期記憶(LSTM)モデルと自動エンコーダ(AE)フレームワークにおけるドロップアウト機構に基づいて,欠落したデータイベントを考慮した損傷識別手法を開発した。入力チャネルをランダムにドロップして、失われたデータをシミュレートし、復元エラーを損失関数と損傷インジケータとして使用する。 1st IPC-SHMで解放されたケーブルステイドブリッジの準静電応答(ケーブル張力)を用いて本手法の有効性を確認し, 欠落データ計算と損傷同定を統一的に行うことができることを示す。

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